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文章目录

    • 1、安装CUDA和CUDA Toolkit
    • 2、CUDA Toolkit安装出现自动重启
    • 3、安装支持 CUDA 的 PyTorch
    • 4、Python版本
    • 5、配置永久国内镜像源
    • 6、要在激活的虚拟环境里安装pytorch
    • 7、进入python后检查是否gpu配置成功
    • 8、在虚拟环境中启动jupyter notebook
    • 9、conda中install找不到的包
    • 10、jupyter notebook 500打不开了怎么办
    • 11、jupyter notebook 能打不开了但是内核又连接不上了怎么办
    • 12、卸载虚拟环境
    • 13、安装anaconda环境到指定路径
      • 修改默认安装路径：
    • 14、已经安装的模块，在Pycharm中的添加的conda解释器都能运行，但在jupyter notebook中仍显示No moudle怎么办？
    • 15、模型训练时不要忘记启用GPU device
    • 16、环境克隆clone
    • 17、Anaconda里创建了新的虚拟环境，但是却没有kernel怎么办？

1、安装CUDA和CUDA Toolkit

先安装CUDA和CUDA Toolkit，以及Anaconda
一篇不够，可以多看几篇：
Smaller.孔_超详细图文带你手把手安装CUDA和CUDNN，感受GPU的速度
Saito_Windows10\11下从0开始安装cuda版本PyTorch

2、CUDA Toolkit安装出现自动重启

只勾选安装CUDA，不要勾选Geforce Experience那些；

如果C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin下能找到nvcc.exe，说明CUDA已经安装好了。

将cudnn解压后，复制替换掉C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8下的同名文件夹就可以了。

cmd里输入nvcc -V，可以查看CUDA是否安装成功，-V要大写没有间隔。

3、安装支持 CUDA 的 PyTorch

例如 1.13: conda install pytorch1.13.1 torchvision0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

安装 cuda-nvcc: conda install cuda-nvcc
其中安装 cuda-nvcc是最容易遗漏的，也很少有博客提到（包括本篇此前）
实测不安装 cuda-nvcc 会导致调用系统自带的 CUDA！

查看cudatoolkit版本号：conda list cudatoolkit

4、Python版本

Anaconda安装命令：conda create -n pytorch python=指定版本

5、配置永久国内镜像源

在base环境里逐行输入：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

除了conda配置镜像源，别忘了还要给pip配置镜像源：

python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

6、要在激活的虚拟环境里安装pytorch

activate 虚拟环境名

# 安装虚拟环境中的Nvidia驱动和nvcc
conda install cudatoolkit==11.7 -c nvidia  
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.7.0" cuda-nvcc 

# 安装Pytorch-gpu
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
# 很多经典SOTA代码用torch1.13.1足够了

或

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 --index-url https://download.pytorch/whl/cu117  
# 注意pytorch2.1.1开始cuda版本已切换为cu118，torch2.0.1对应的torchvision为0.15.2
# pip install torch==2.1.1 torc

本文标签： 干货 指南 pytorch Anaconda GPU

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